1.1回归分析的基本思想及其初步应用 知识点题库

甲、乙、丙、丁四位同学各自对A,B两变量的线性相关性进行分析,并用回归分析的方法分别求得相关指数 与残差平方和 如下表:


0.67

0.61

0.48

0.72

106

115

124

103

则能体现A,B两个变量有更强的线性相关性的为.

研究性学习小组为了解某生活小区居民用水量y(吨)与气温x(℃)之间的关系,随机统计并制作了5天该小区居民用水量与当天气温的对应表:

日期

9月5日

10月3日

10月8日

11月16日

12月21日

气温x(℃)

18

15

11

9

﹣3

用水量y(吨)

57

46

36

37

24

(Ⅰ)若从这随机统计的5天中任取2天,求这2天中有且只有1天用水量低于40吨的概率(列出所有的基本事件);

(Ⅱ)由表中数据求得线性回归方程=x+中的 , 试求出的值,并预测当地气温为5℃时,该生活小区的用水量.

为了解心肺疾病是否与年龄相关,现随机抽取80名市民,得到数据如下表:

患心肺疾病

不患心肺疾病

合计

大于40岁

16

小于或等于40岁

12

合计

80

已知在全部的80人中随机抽取1人,抽到不患心肺疾病的概率为

下面的临界值表供参考:

P(K2≥k)

0.15

0.10

0.05

0.025

0.010

0.005

0.001

k

2.072

2.706

3.841

5.024

6.635

7.879

10.828

(参考公式:K2= ,其中n=a+b+c+d)

  1. (1) 请将2×2列联表补充完整;
  2. (2) 能否在犯错误的概率不超过0.025的前提下认为患心肺疾病与年龄有关?
已知变量x,y之间的线性回归方程为y=﹣x+13,且变量x,y之间的一组相关数据如表所示,则下列说法错误的是(  )

x

6

8

10

12

y

6

m

3

2

A . 可以预测,当x=9时,y=4 B . 该回归直线必过点(9,4) C . m=4 D . m=5
已知x和y之间的一组数据,若x、y具有线性相关关系,且回归方程为 =x+a,则a的值为

x

0

1

2

3

y

1

3

5

7

对具有线性相关关系的两个变量x和y,测得一组数据如下表所示:

x

2

4

5

6

8

y

20

40

60

70

m

根据上表,利用最小二乘法得到他们的回归直线方程为y=10.5x+1.5,则m=(   )

A . 85.5 B . 80 C . 85 D . 90
新能源汽车的春天来了!2018年3月5日上午,李克强总理做政府工作报告时表示,将新能源汽车车辆购置税优惠政策再延长三年,自2018年1月1日至2020年12月31日,对购置的新能源汽车免征车辆购置税.某人计划于2018年5月购买一辆某品牌新能源汽车,他从当地该品牌销售网站了解到近五个月实际销量如下表:

月份

2017.12

2018.01

2018.02

2018.03

2018.04

月份编号t

1

2

3

4

5

销量(万辆)

0.5

0.6

1

1.4

1.7

参考公式及数据:①回归方程 ,其中 ,② ,.

  1. (1) 经分析,可用线性回归模型拟合当地该品牌新能源汽车实际销量 (万辆)与月份编号 之间的相关关系.请用最小二乘法求 关于 的线性回归方程 ,并预测2018年5月份当地该品牌新能源汽车的销量;
  2. (2) 2018年6月12日,中央财政和地方财政将根据新能源汽车的最大续航里程(新能源汽车的最大续航里程是指理论上新能源汽车所装的燃料或电池所能够提供给车跑的最远里程)对购车补贴进行新一轮调整.已知某地拟购买新能源汽车的消费群体十分庞大,某调研机构对其中的200名消费者的购车补贴金额的心理预期值进行了一个抽样调查,得到如下一份频数表:

    补贴金额预期值区间(万元)


    20

    60

    60

    30

    20

    10

    将频率视为概率,现用随机抽样方法从该地区拟购买新能源汽车的所有消费者中随机抽取3人,记被抽取3人中对补贴金额的心理预期值不低于3万元的人数为 ,求 的分布列及数学期望 .

已知 之间的数据如下表:

附:   .

  1. (1) 求 关于 的线性回归方程;
  2. (2) 完成下面的残差表:






    并判断(1)中线性回归方程的回归效果是否良好(若 ,则认为回归效果良好).

下列说法中正确的是(    )
A . 在频率分布直方图中,中位数左边和右边的直方图的面积相等. B . AB为互斥事件,则A的对立事件与B的对立事件一定互斥. C . 某个班级内有40名学生,抽10名同学去参加某项活动,则每4人中必有1人抽中. D . 若回归直线 的斜率 ,则变量 正相关.
某种产品的广告费支出x与销售额y(单位:百万元)之间有如下对应数据:

图片_x0020_574970702

  1. (1) 画出散点图;
  2. (2) 求线性回归方程;
  3. (3) 试预测广告费支出为10百万元时,销售额多大?
已知某产品的销售额y与广告费用x之间的关系如下表:

若求得其线性回归方程为 ,其中 ,则预计当广告费用为6万元时的销售额是(    )

A . 42万元 B . 45万元 C . 48万元 D . 51万元
某地区在一次考试后,从全体考生中随机抽取44名,获取他们本次考试的数学成绩(x)和物理成绩(y),绘制成如图散点图:

根据散点图可以看出y与x之间有线性相关关系,但图中有两个异常点A,B.经调查得知,A考生由于重感冒导致物理考试发挥失常,B考生因故未能参加物理考试.为了使分析结果更科学准确,剔除这两组数据后,对剩下的数据作处理,得到一些统计的值: 其中xi , yi分别表示这42名同学的数学成绩、物理成绩,i=1,2,…,42,y与x的相关系数r=0.82.

  1. (1) 若不剔除A,B两名考生的数据,用44组数据作回归分析,设此时y与x的相关系数为r0 . 试判断r0与r的大小关系,并说明理由;
  2. (2) 求y关于x的线性回归方程(系数精确到0.01),并估计如果B考生加了这次物理考试(已知B考生的数学成绩为125分),物理成绩是多少?(精确到个位);
  3. (3) 从概率统计规律看,本次考试该地区的物理成绩ξ服从正态分布 ,以剔除后的物理成绩作为样本,用样本平均数 作为μ的估计值,用样本方差s2作为σ2的估计值.试求该地区5000名考生中,物理成绩位于区间(62.8,85.2)的人数Z的数学期望.

    附:①回归方程 中:

    ②若 ,则

    11.2

某产品的广告费用 与销售额 的统计数据如下表:

广告费用x(万元)

3

4

5

6

销售额y(万元)

25

30

40

45

根据上表可得回归方程 中的 为7,据此模型预测广告费用为10万元时销售额为万元.

某IT从业者绘制了他在26岁~35岁(2009年~2018年)之间各年的月平均收入(单位:千元)的散点图:

图片_x0020_2031327622

  1. (1) 由散点图知,可用回归模型 拟合y与x的关系,试根据附注提供的有关数据建立y关于x的回归方程
  2. (2) 若把月收入不低于2万元称为“高收入者”.

    图片_x0020_767049981

    试利用(1)的结果,估计他36岁时能否称为“高收入者”?能否有95%的把握认为年龄与收入有关系?

    附注:①.参考数据: , , ,其中 ,取

    ②.参考公式:回归方程 中斜率b和截距a的最小二乘估计分别为:

    P(K2≥k)

    0.050

    0.010

    0.001

    k

    3.841

    6.635

    10.828

    ③.

    图片_x0020_100003

如图是某地区2000年至2019年环境基础设施投资额y(单位:亿元)的折线图.为了预测该地区2020年的环境基础设施投资额,建立了y与时间变量 的两个线性回归模型.根据2000年至2019年的数据(时间变量 的值依次为1,2, ,20)建立模型①:

;根据2010年至2019年的数据(时间变量t的值依次为1,2, ,10)建立模型②:

  1. (1) 分别利用这两个模型,求该地区2020年的环境基础设施投资额的预测值;
  2. (2) 你认为用哪个模型得到的预测值更可靠?并说明理由.
随着经济环境的好转,各地陆续出台刺激消费的政策,2020年4月以后,我国国民消费量日益增加.某地一大型连锁酒店4月到7月的营业额,统计如下:

月份:x

4

5

6

7

销售额:y(万元)

20

50

100

150

据分析,销售收入y(万元)与月份x具有线性相关关系.

  1. (1) 试求y关于x的线性回归方程;(参考数据:
  2. (2) 若该酒店的利润为 ,试估计该酒店从几月份起,月利润会超过60万元?
    (附:在线性回归方程中 .)
某公司研发了一种帮助家长解决孩子早教问题的萌宠机器人.萌宠机器人语音功能让它就像孩子的小伙伴一样和孩子交流,记忆功能还可以记住宝宝的使用习惯,很快找到宝宝想听的内容.同时提供快乐儿歌、国学经典、启蒙英语等早期教育内容,且云端内容可以持续更新.萌宠机器人一投放市场就受到了很多家长欢迎.为了更好地服务广大家长,该公司研究部门从流水线上随机抽取100件萌宠机器人(以下简称产品),统计其性能指数并绘制频率分布直方图(如图1):

产品的性能指数在 的适合托班幼儿使用(简称A类产品),在 的适合小班和中班幼儿使用(简称B类产品),在 的适合大班幼儿使用(简称C类产品),A,B,C,三类产品的销售利润分别为每件1.5,3.5,5.5(单位:元).以这100件产品的性能指数位于各区间的频率代替产品的性能指数位于该区间的概率.

参考公式:对于一组数据 ,其回归直线 的斜率和截距的最小二乘估计分别为 .

  1. (1) 求每件产品的平均销售利润;
  2. (2) 该公司为了解年营销费用 (单位:万元)对年销售量 (单位:万件)的影响,对近5年的年营销费用 ,和年销售量 数据做了初步处理,得到的散点图(如图2)及一些统计量的值.

    16.30

    24.87

    0.41

    1.64

    表中 .

    根据散点图判断, 可以作为年销售量 (万件)关于年营销费用 (万元)的回归方程.

    (i)建立 关于 的回归方程;

    (ii)用所求的回归方程估计该公司应投入多少营销费,才能使得该产品一年的收益达到最大?

    (收益=销售利润-营销费用,取 ).

2020年是全面建成小康社会目标实现之年,也是全面打赢脱贫攻坚战收官之年,广安市某乡镇在2014年通过精准识别确定建档立卡的贫困户共有255户,结合当地实际情况采取多项精准扶贫措施,每年新脱贫户数如下表:

年份

2015

2016

2017

2018

2019

年份代码x

1

2

3

4

5

脱贫户数y

25

30

35

45

60

参考公式:

  1. (1) 根据2015年至2019年的数据,求出 关于 的线性回归方程 ,并预测到2020年底该乡镇255户贫困户是否能全部脱贫;
  2. (2) 2019年的新脱贫户中有12户五保户,12户低保户,36户扶贫户.该乡镇某干部打算按照分层抽样的方法对2019年新脱贫户中的5户进行回访,了解生产生活、帮扶工作开展情况.为防止这些脱贫户再度返贫,随机抽取这5户中的2户进行每月跟踪帮扶,求抽取的2户中至少有1户是扶贫户的概率.
共享汽车,是指许多人合用一辆车,即开车人对车辆只有使用权,而没有所有权,有点类似于在租车行业里的短时间的租车.它手续简便,打个电话或通过网上就可以预约订车.某市为了了解不同年龄的人对共享汽车的使用体验,随机选取了100名使用共享汽车的体验者,让他们根据体验效果进行评分.

附:回归直线 的斜率

相关系数

独立性检验中的 ,其中

临界值表:

0.050

0.010

0.001

3.841

6.635

10.828

  1. (1) 设消费者的年龄为x,对共享汽车的体验评分为y.若根据统计数据,用最小二乘法得到y关于x的线性回归方程为 ,且年龄x的方差为 ,评分y的方差为 .求y与x的相关系数r,并据此判断对共享汽车使用体验的评分与年龄的相关性强弱(当 时,认为相关性强,否则认为相关性弱).
  2. (2) 现将100名消费者的年龄划分为“青年”和“中老年”,评分划分为“好评”和“差评”,整理得到如下数据,请将 列联表补充完整并判断是否有99.9%的把握认为对共享汽车的评价与年龄有关.

    好评

    差评

    合计

    青年

    16

    中老年

    12

    合计

    44

    100

2021年12月17日,工信部发布的“十四五“促进中小企业发展规划》明确提出建立”百十万千”的中小企业梯度培育体系,引导中小企业走向“专精特新”、“小巨人”、“隐形冠军”的发展方向,“专精特新”是指具备专业化、精细化、特色化,新颖化优势的中小企业下表是某地各年新增企业数量的有关数据:

年份(年)

2017

2018

2019

2020

2021

年份代码(x)

1

2

3

4

5

新增企业数量:(y)

8

17

29

24

42

参考公式:回归方程 中,斜率和截距最小二乘法估计公式分别为

  1. (1) 请根据上表所给的数据,求出y关于x的线性回归方程,并预测2023年此地新增企业的数量;
  2. (2) 若在此地进行考察,考察企业中有4个为“专精特新”企业,3个为普通企业,现从这7个企业中随机抽取3个,用X表示抽取的3个为“专精特新”全业个数,求随机变量X的分布列与期望.
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